yolov8追加轮数训练

YOLOv8是YOLO系列目标检测算法的最新版本，其基于Darknet架构，采用anchor-free方法，能够实现高效、准确的物体检测。在训练YOLOv8时，追加轮数训练是一种常见的策略，可以提高模型的泛化性能和检测精度。

追加轮数训练的基本思想是，在已经训练好的模型基础上，继续进行一定轮数的训练，以进一步优化模型参数。通常情况下，这种训练策略需要在较小的学习率下进行，以避免过拟合和损失爆炸的情况发生。在YOLOv8中，一般会使用较小的学习率和较大的batch size来进行追加轮数训练。

需要注意的是，追加轮数训练并不是万能的解决方案，其效果取决于初始模型质量、数据集质量、数据增强方式等多种因素。因此，在进行追加轮数训练时，需要对训练过程进行实时监控和调整，以保证模型的收敛速度和性能提升效果。